前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇財務(wù)風(fēng)險建模范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

財務(wù)風(fēng)險建模范文第1篇

摘 要 財務(wù)風(fēng)險預(yù)警預(yù)警模型的建立與應(yīng)用，可以幫助企業(yè)管理者密切關(guān)注有關(guān)財務(wù)指標(biāo)的變動趨勢和影響企業(yè)環(huán)境因素的變化，努力降低財務(wù)風(fēng)險。

關(guān)鍵詞 財務(wù)風(fēng)險 財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型 建立 應(yīng)用

一、財務(wù)預(yù)警模型

財務(wù)預(yù)警模型因選用變量多少不同分為單變量預(yù)警模型和多變量預(yù)警模型?，F(xiàn)階段主要存在以下單變量和多變量兩種財務(wù)風(fēng)險預(yù)警方法，企業(yè)集團(tuán)可以根據(jù)集團(tuán)的特征和各種方法的適用范圍來進(jìn)行方法的選擇。

1．單變量模型

單變量預(yù)警方法通過尋找最佳預(yù)警指標(biāo)，使用單一變量對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，最早通過單變量模型研究公司失敗問題的是美國比佛（Beaver，1968）。他通過對美國1954年至1964年間79家失敗企業(yè)和79家成功企業(yè)的比較研究，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量與債務(wù)總額的比率對財務(wù)危機(jī)預(yù)測的效果最好，其次是資產(chǎn)負(fù)債率。單變量分析法計算簡單，但卻因不同財務(wù)比率的預(yù)測方向與能力經(jīng)常有相當(dāng)大的差距，有時會產(chǎn)生對同一公司使用不同比率預(yù)測出不同結(jié)果的現(xiàn)象，而且不能全面反映企業(yè)的風(fēng)險。

2．多變量模型

多變量預(yù)警方法通過多個變量的組合來綜合確定企業(yè)發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能性，其從企業(yè)集團(tuán)的宏觀角度出發(fā)運(yùn)用多個財務(wù)指標(biāo)衡量企業(yè)風(fēng)險，為管理決策提供幫助，進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險或延緩危機(jī)的發(fā)生。相對于單變量模型而言，多變量模型預(yù)警財務(wù)指標(biāo)能多方位反映企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)，揭示企業(yè)產(chǎn)、供、銷各環(huán)節(jié)可能存在的風(fēng)險，適合企業(yè)集團(tuán)的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的要求。

二、財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計

1．財務(wù)危機(jī)的原因

（1）無法償還到期債務(wù)本息。財務(wù)風(fēng)險的最根本表現(xiàn)都是不能償還到期債務(wù)的可能性，因此，在構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系中，應(yīng)選取較多的償債能力指標(biāo)?？梢赃x擇流動比率、速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、借款依存度等常見指標(biāo)；同時考慮到企業(yè)集團(tuán)固定資產(chǎn)和長期投資規(guī)模較大，可以增加長期資產(chǎn)適合率指標(biāo)。

（2）企業(yè)獲利能力持續(xù)降低，導(dǎo)致財務(wù)風(fēng)險發(fā)生。這由獲利能力指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警，凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)是反映企業(yè)獲利能力的綜合指標(biāo)，考慮到集團(tuán)的行業(yè)特點(diǎn)，還應(yīng)該包括主營業(yè)務(wù)利潤率指標(biāo)。

（3）企業(yè)現(xiàn)金流入不敷出，持續(xù)借債導(dǎo)致資金惡性循環(huán)，導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)風(fēng)險，企業(yè)現(xiàn)金流入流出的變異性，對判別企業(yè)是否發(fā)生財務(wù)危機(jī)具有顯著性，而在現(xiàn)金流量指標(biāo)中，經(jīng)營活動現(xiàn)金流量顯得更為重要。

（4）企業(yè)市場環(huán)境惡化，業(yè)務(wù)萎縮，導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)出現(xiàn)風(fēng)險，這由企業(yè)成長能力指標(biāo)來預(yù)警，可以選擇總資產(chǎn)增長率指標(biāo)來關(guān)注企業(yè)的成長能力。

（5）企業(yè)資產(chǎn)管理效率低下，導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)。這可由企業(yè)運(yùn)營能力指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警。包括總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和凈收益營運(yùn)指數(shù)（經(jīng)營凈利潤/凈利潤）指標(biāo)；考慮到集團(tuán)應(yīng)收賬款問題比較突出，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)也應(yīng)納入。

（6）由于我國企業(yè)集團(tuán)內(nèi)母子公司之間，兄弟單位之間相互擔(dān)保以及對集團(tuán)外擔(dān)?？傤~較大，以對外擔(dān)保為主的或有負(fù)債很可能變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)負(fù)債，所以應(yīng)該將擔(dān)保比重這一表外指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)（傅俊元等，2004）。

2．預(yù)警指標(biāo)的設(shè)計

企業(yè)在設(shè)置所有預(yù)警指標(biāo)時，要對企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)、市場的平均數(shù)據(jù)和同行業(yè)的先進(jìn)數(shù)據(jù)等作深入和仔細(xì)的研究分析，適度穩(wěn)健地建立企業(yè)財務(wù)預(yù)警的控制指標(biāo)：

（1）現(xiàn)金狀況預(yù)警指標(biāo)。這一指標(biāo)是企業(yè)財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)中最敏感的指標(biāo)，它直接關(guān)系到企業(yè)財務(wù)危機(jī)的狀況和程度。主要包括現(xiàn)金短缺率等。

（2）流動比率預(yù)警指標(biāo)。這一指標(biāo)是說明企業(yè)一定時期各類資產(chǎn)的變現(xiàn)能力和短期償債能力的指標(biāo)，也是僅次于現(xiàn)金狀況的財務(wù)預(yù)警指標(biāo)。主要包括流動比率、速動比率、流動資產(chǎn)比率。

（3）債務(wù)狀況預(yù)警指標(biāo)。企業(yè)債務(wù)狀況的好壞是直接導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)出現(xiàn)的根源，企業(yè)一定時期的負(fù)債結(jié)構(gòu)也是判斷企業(yè)十分可能出現(xiàn)重大財務(wù)危機(jī)的重要依據(jù)。這一指標(biāo)主要包括資產(chǎn)負(fù)債率、短期負(fù)債比率等。

（4）經(jīng)營狀況預(yù)警指標(biāo)。一般講，如果一個企業(yè)長期經(jīng)營狀況不良甚至逐步惡化，那么企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)只是時間問題。這一指標(biāo)主要包括銷售增長率、安全邊際率等。

（5）信用狀況預(yù)警指標(biāo)。企業(yè)的信用狀況說明社會金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)的客戶對本企業(yè)經(jīng)營和財務(wù)狀況的評價，這一指標(biāo)主要包括銷售收現(xiàn)比、賒銷比率等。

（6）周轉(zhuǎn)狀況預(yù)警指標(biāo)。這一指標(biāo)的變化，直接說明了企業(yè)資金的利用水平和企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)作能力以及說明企業(yè)的經(jīng)營狀況是否良好等。主要包括應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等。

（7）投資狀況預(yù)警指標(biāo)。投資狀況對企業(yè)財務(wù)危機(jī)的形成具有潛在的重要影響。這一指標(biāo)主要包括年投資增長率等。

（8）成本費(fèi)用狀況預(yù)警指標(biāo)。企業(yè)一定時期成本費(fèi)用的控制水平，往往是體現(xiàn)企業(yè)管理水平的重要標(biāo)志。企業(yè)成本費(fèi)用的浪費(fèi)，實(shí)際就是資金的浪費(fèi)，最終導(dǎo)致企業(yè)的效率低下和資金被蠶食，最終直接面臨財務(wù)危機(jī)。

財務(wù)風(fēng)險建模范文第2篇

    關(guān)鍵詞:全面財務(wù)風(fēng)險管理;模型;構(gòu)建;企業(yè)

    構(gòu)建全面財務(wù)風(fēng)險管理模型既是企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管理實(shí)踐的內(nèi)在要求,也是財務(wù)風(fēng)險管理理論發(fā)展的需要。構(gòu)建全面財務(wù)風(fēng)險管理模型的基本思路:以全過程的財務(wù)風(fēng)險管理為基礎(chǔ),主要由預(yù)警系統(tǒng)、防范與控制系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)組成。模型中還包含了全面財務(wù)風(fēng)險管理的全方位、全程序、全企業(yè)的各種內(nèi)在要求和財務(wù)風(fēng)險管理的多種基本方法。

    1企業(yè)全面財務(wù)風(fēng)險管理預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建

    企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),是指為了防止企業(yè)財務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行偏離預(yù)期目標(biāo)而建立的報警系統(tǒng)。財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)使企業(yè)可以利用該模型或管理活動提高自身防范風(fēng)險的能力,及早發(fā)現(xiàn)財務(wù)惡化征兆,采取有效措施避開或化解可能出現(xiàn)的財務(wù)危機(jī),同時也可以使企業(yè)獲得更多的有預(yù)測性、能反映企業(yè)真實(shí)價值的信息,為企業(yè)的經(jīng)營管理服務(wù)。

    (1)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計與選擇,是企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的首要環(huán)節(jié),具體選擇哪幾類指標(biāo)和選擇哪些指標(biāo),要根據(jù)企業(yè)的具體實(shí)際情況來定,并根據(jù)實(shí)際成果作相應(yīng)的調(diào)整。如下表1可以作為企業(yè)制定自身指標(biāo)體系的參考:

    具體指標(biāo)變現(xiàn)能力指標(biāo)流動比率、速動比率資產(chǎn)管理能力指標(biāo)營業(yè)周期、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)天數(shù)、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率負(fù)債指標(biāo)產(chǎn)權(quán)比率、已獲利息倍數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、有形凈值負(fù)債率贏利能力指標(biāo)銷售凈利率、銷售毛利率、凈資產(chǎn)受益率、資產(chǎn)凈利率表1企業(yè)使用的指標(biāo)體系

    (2)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的建立。

    ①單變量模型。所謂單變量模型就是運(yùn)用單一的財務(wù)比率來預(yù)測財務(wù)風(fēng)險,單變量模型是1967年由美國芝加哥大學(xué)的威廉·比弗教授提出的?？捎米黝A(yù)測財務(wù)危機(jī)的重要的比率有:

    債務(wù)保障率=現(xiàn)金流量/債務(wù)總額

    資產(chǎn)收益率=凈收益/資產(chǎn)總額

    資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額

    資金安全率=資產(chǎn)變現(xiàn)率/資產(chǎn)負(fù)債率

    良好的現(xiàn)金流量、凈收益和債務(wù)狀況可以表現(xiàn)出一個公司的穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢,所以應(yīng)對上述比率的變化趨勢予以特別注意。當(dāng)這些指標(biāo)出現(xiàn)惡化,以至于達(dá)到警戒值,就必須要注意公司是否會出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)。

    ②多元判別模型。多元判別模型的思路是運(yùn)用多種財務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總判別值來預(yù)測財務(wù)危機(jī)風(fēng)險。多元判別模型認(rèn)為,公司是一個綜合體,各個財務(wù)指標(biāo)之間存在某種相互聯(lián)系,對公司整體的風(fēng)險影響作用也是不一樣的。多元判別模型最早由奧特曼提出,奧特曼模型如下:

    Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+X5

    其中:

    X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負(fù)債)/期末總資產(chǎn)

    X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)

    X3=息稅前利潤/總資產(chǎn)

    X4=期末股東權(quán)益的市場價值/期末總負(fù)債

    X5=本期銷售收入/平均總資產(chǎn)

    該模型是以5個財務(wù)比率,將反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)(X1,X4)、獲利能力指標(biāo)(X2,X3)和營運(yùn)能力指標(biāo)(X5)有機(jī)聯(lián)系起來,一般認(rèn)為Z值大于2.675時,表明公司財務(wù)狀況良好,無財務(wù)風(fēng)險可言,相當(dāng)安全;當(dāng)Z小于1.81時,表明公司財務(wù)狀況堪優(yōu),面臨破產(chǎn)的危機(jī);在2.675和1.81之間,說明公司財務(wù)狀況不穩(wěn)定,需要企業(yè)及時找出對策防范風(fēng)險。奧特曼模型的預(yù)測能力也是很高的,預(yù)測準(zhǔn)確性達(dá)到90%左右。

    2企業(yè)全面財務(wù)風(fēng)險管理防范與控制系統(tǒng)的構(gòu)建

    (1)籌資風(fēng)險及其防范與控制。

    ①籌資風(fēng)險的識別。

    籌資風(fēng)險,指由于資金供需市場、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化,企業(yè)籌集資金給財務(wù)成果帶來的不確定性。

    企業(yè)籌集資金的方式主要有兩種:自有資金和借入資金。自有資金是所有者投入的資金,不存在還本付息的問題,其風(fēng)險只存在于其使用效益的不確定上。借入資金是引發(fā)籌資風(fēng)險的主要原因。借入資金嚴(yán)格規(guī)定了借款人的還款方式、還款期限和利息率,其特點(diǎn)之一是定期支付固定利息,當(dāng)企業(yè)資金收益率高于負(fù)債利率時,企業(yè)通過負(fù)債籌資經(jīng)營獲得收益,除了支付固定利息外剩余的收益,全部歸投資者所有,使投資者實(shí)際收益率高于企業(yè)資金收益率。負(fù)債籌資的這個作用稱為財務(wù)杠桿作用。

    ②籌資風(fēng)險的衡量。

    評價企業(yè)籌資風(fēng)險程度的指標(biāo)有多種,其中自有資金收益率和資金成本率指標(biāo)分別從效益和成本二個不同角度反映企業(yè)籌資風(fēng)險程度,具有計算簡單且準(zhǔn)確性高的特點(diǎn),是較為實(shí)用的籌資風(fēng)險評價指標(biāo)。

    A.自有資金收益率指標(biāo)。

    企業(yè)在籌資過程中,往往要同時安排自有資金和借入資金,而二者比例不盡相同。自有資金收益率就是判斷這一風(fēng)險程度的指標(biāo)。其計算公式為:

    自有資金收益率=投資收益率+(借入資金/自有資金)*(投資收益率-借入資金利息率)

    式中:

    投資收益率=(投資項目利潤總額+借款利息額)/(自有資金+借入資金)

    從上式可以看出投資收益率、借入資金與自有資金的比例、借入資金利息率的變化決定了自有資金收益率的高低。通過對自有資金收益率指標(biāo)的分析,可以判斷籌資風(fēng)險程度,調(diào)整籌資決策。

    B.資金成本率指標(biāo)。

    資金成本是企業(yè)為籌集和使用資金所支付的各種費(fèi)用。資金成本率是指資金成本占籌措資金的比例。其計算公式為:

    資金成本率=資金占用費(fèi)/(籌集資金總額-資金籌集費(fèi))

    如果企業(yè)籌集的資金為負(fù)債,上述公式中的資金占用費(fèi)還應(yīng)扣除因增加利息支出而少交的所得稅額,上述公式可改為:

    借入資金成本率=借入資金占用費(fèi)以(1-所得稅率)/(借入資金總額-借入資金籌集費(fèi))

    企業(yè)多種渠道用多種方式同時籌集資金時,由于不同的資金成本不一樣,為此就需要計算全部籌集資金的綜合資金成本率,其計算公式為:

    綜合資金成本率=∑各項資金成本率×該項資金占全部資金比例

    資金成本率指標(biāo)是企業(yè)選擇資金來源,擬定籌資方案的依據(jù),通過對資金成本率變化的分析,可以判斷籌資風(fēng)險程度。

    (2)籌資風(fēng)險的防范與控制。企業(yè)通過籌資活動取得資金后,進(jìn)行投資的類型有兩種:一是投資生產(chǎn)項目;二是投資購買證券。無論項目投資還是證券投資,都不能保證一定達(dá)到預(yù)期收益。這種投入資金的實(shí)際使用效果偏離預(yù)期結(jié)果的可能性就是投資風(fēng)險。

    ①直接投資風(fēng)險。

    A.直接投資風(fēng)險的識別。

    造成直接投資風(fēng)險的原因主要是由于企業(yè)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營方面的問題所導(dǎo)致的經(jīng)營風(fēng)險。具體有如下3種:一是投資項目不能如期投產(chǎn),不能取得效益;或雖然投產(chǎn),但不能盈利,反而出現(xiàn)虧損,導(dǎo)致企業(yè)整體盈利能力和償還能力的降低。二是投資項目并沒有出現(xiàn)虧損,但盈利水平很低,利潤率低于銀行存款的利息率。三是投資項目既沒有出現(xiàn)虧損,利潤率也高于銀行利息率,但低于企業(yè)目前的資金利潤水平。

    B.直接投資風(fēng)險的衡量。

    通常用經(jīng)營杠桿系數(shù)來衡量投資風(fēng)險:

    經(jīng)營杠桿系數(shù)=息稅前利潤(EBIT)變動百分比/銷售量(Q)變動百分比

    該指標(biāo)用來評估項目投資風(fēng)險的大小。經(jīng)營杠桿系數(shù)愈大,投資項目所面臨的風(fēng)險愈大;經(jīng)營杠桿系數(shù)愈小,投資項目所面臨的風(fēng)險愈小。

    C.直接投資風(fēng)險的防范與控制。

    a.加強(qiáng)投資方案的可行性研究:企業(yè)如果能夠在投資之前對未來收益情況進(jìn)行合理預(yù)測,將風(fēng)險高而收益低的方案排除在外,只將資金投向那些切實(shí)可行的方案,對防范與控制投資風(fēng)險具有十分重要的作用。

    b.提高投資決策的科學(xué)化水平:為防范投資風(fēng)險,企業(yè)必須采用科學(xué)的決策方法,在決策過程中,應(yīng)充分考慮影響決策的各種因素,盡量采用定量計算及分析方法,并運(yùn)用科學(xué)的決策模型進(jìn)行決策,對各種可行方案要認(rèn)真進(jìn)行分析評價,從中選擇最優(yōu)的決策方案,切忌主觀臆斷。

    ②證券投資風(fēng)險。

    A.證券投資風(fēng)險的識別。

    證券投資風(fēng)險可分為系統(tǒng)性風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險。系統(tǒng)性風(fēng)險,又稱不可分散風(fēng)險,是指由于全局性因素的變化,導(dǎo)致證券市場上所有證券的收益發(fā)生變動的風(fēng)險,如經(jīng)濟(jì)形勢變化、通貨膨脹、利率匯率變化等等,都會給市場上所有的金融資本帶來損失。對于投資主體來說,它不能通過多角化投資來加以消除或降低,它的影響是整體性的,所以又稱不可分散風(fēng)險。非系統(tǒng)性風(fēng)險,又稱可分散風(fēng)險,是指因某些因素的變化,導(dǎo)致證券市場上個別證券收益變動的風(fēng)險。圖2是利用證券投資組合分散非系統(tǒng)風(fēng)險示意圖。實(shí)證研究表明,科學(xué)選擇30~40種證券能夠在保證收益率的情況下有效地分散非系統(tǒng)風(fēng)險。

財務(wù)風(fēng)險建模范文第3篇

近年來，公立醫(yī)院的改革愈加深入，所獲得的國家財政補(bǔ)償越來越少。同時各類私立醫(yī)院、合資醫(yī)院日漸興起，數(shù)量越來越多，大有趕超公立醫(yī)院的趨勢。醫(yī)療服務(wù)從賣方市場轉(zhuǎn)為了買方市場。大多數(shù)公立醫(yī)院為了立足于市場競爭中并獲得進(jìn)一步的發(fā)展，通常借助于大規(guī)模信貸的負(fù)債經(jīng)營方式來擴(kuò)張或升級自身的軟件與硬件。負(fù)債經(jīng)營雖然能夠給公立醫(yī)院帶來一定的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益，但也給醫(yī)院帶來了財務(wù)風(fēng)險的相關(guān)問題。如何綜合公立醫(yī)院的實(shí)際情況進(jìn)行科學(xué)合理的財務(wù)風(fēng)險管理，通過對公立醫(yī)院財務(wù)狀況的監(jiān)測與財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的建立，及時發(fā)現(xiàn)公立醫(yī)院潛在的財務(wù)風(fēng)險，從而能夠迅速有效地采取防止財務(wù)風(fēng)險繼續(xù)擴(kuò)大的措施，將財務(wù)危機(jī)扼殺于襁褓中，是公立醫(yī)院迫切需要解決的問題。下面本文將采用主成分分析法對公立醫(yī)院的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型展開研究與討論。

一、公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險的相關(guān)概念

公立醫(yī)院的財務(wù)風(fēng)險，從廣義上將，應(yīng)該包括公立醫(yī)院中所有跟財務(wù)有關(guān)的活動在進(jìn)行過程中存在的風(fēng)險；狹義上則是指由于負(fù)債的資本率較大，導(dǎo)致公立醫(yī)院無法按時償還銀行的本息而造成財務(wù)風(fēng)險[1]。公立醫(yī)院的財務(wù)風(fēng)險受到各種不確定因素的影響，使得預(yù)期收益和實(shí)際的財務(wù)收益往往存在著較大的出入，從而直接影響了醫(yī)院對賬款及銀行本息的支付，引發(fā)了財務(wù)風(fēng)險。

公立醫(yī)院的財務(wù)風(fēng)險受到內(nèi)在環(huán)境和外在環(huán)境的綜合作用和影響。內(nèi)在環(huán)境作用下，由于公立醫(yī)院管理者的風(fēng)險意識薄弱，沒有建立起完善可行的財務(wù)監(jiān)控制度，對醫(yī)院經(jīng)營活動的約束力不強(qiáng)，并缺乏相應(yīng)的風(fēng)險防范方法等，使得財務(wù)風(fēng)險出現(xiàn)的可能性大大增加。而外在環(huán)境中，由于國家對農(nóng)村和社區(qū)醫(yī)療日益重視，使得公立醫(yī)院的診療費(fèi)用和藥品價格都有所下調(diào)，并對診療項目進(jìn)行了規(guī)范和調(diào)整，使得公立醫(yī)院的盈利度下降。同時市場經(jīng)濟(jì)的變動對公立醫(yī)院的貸款利率以及物品的購置成本都會造成較大影響，進(jìn)而導(dǎo)致財務(wù)風(fēng)險的產(chǎn)生。

二、主成分分析法的相關(guān)概念

主成分分析法通常是指對多個數(shù)值或定量變量之間的相關(guān)性進(jìn)行考察的多元統(tǒng)計方式。其主要借用多變量方差來對少數(shù)的幾個主成份、即所謂的原始數(shù)據(jù)線形組合進(jìn)行研究解釋，即協(xié)方差結(jié)構(gòu)。通俗而言，即通過相應(yīng)主成分的導(dǎo)出，使得原始變量的相關(guān)信息能夠盡量多的保留下來，并且原始變量之間的線性彼此無關(guān)。

三、基于主成分分析法進(jìn)行公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的構(gòu)建

（一）公立醫(yī)院構(gòu)建財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的意義

基于主成分分析法構(gòu)建的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型能夠幫助公立醫(yī)院的管理者了解現(xiàn)下醫(yī)院的財務(wù)狀況，通過相應(yīng)的信息使得風(fēng)險以定量化的形式披露出來，并為醫(yī)院財務(wù)管理提供必須的工具與管理手段。公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的建立，有助于公立醫(yī)院及時預(yù)防并化解財務(wù)危機(jī)，有效提升其財務(wù)風(fēng)險預(yù)警管理水平。通常而言，由于各公立醫(yī)院所處環(huán)境的不同，因此對財務(wù)產(chǎn)生影響的因素也各不相同，公立醫(yī)院的管理者在進(jìn)行醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險的管理時，要?Χ?量指標(biāo)與定性指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險的影響進(jìn)行綜合考慮，尤其要注意定性因素對預(yù)警模型的嚴(yán)密性、敏感性、靈敏度的影響。同時，公立醫(yī)院管理者應(yīng)該明確認(rèn)識到，財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警模型只是發(fā)現(xiàn)醫(yī)院存在或者潛在財務(wù)風(fēng)險的工具，而進(jìn)一步地采取有效且合理的防范轉(zhuǎn)化措施，使得醫(yī)院的運(yùn)營收益實(shí)現(xiàn)最大化才是財務(wù)風(fēng)險管理的最終目的。

（二）運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建預(yù)警模型的方法[3]

主成分分析法要從多個指標(biāo)中提取為數(shù)不多的相互無關(guān)的綜合指標(biāo)，因此利用主成分分析法來構(gòu)建公立醫(yī)院的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，首先應(yīng)選擇并確定模型所采用的財務(wù)指標(biāo)，其次根據(jù)既定的樣本研究方法來對樣本展開研究；然后采用相應(yīng)的統(tǒng)計軟件對模型進(jìn)行主成分分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢驗，最后要通過樣本分析來判別模型預(yù)測的準(zhǔn)確定，確定模型臨界值。

（三） 財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的優(yōu)點(diǎn)和局限性

基于主成分分析法構(gòu)建的公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，運(yùn)用降維的方法有效的簡化了財務(wù)預(yù)警的評價指標(biāo)，使得在進(jìn)行指標(biāo)篩選的過程中，能夠基于研究財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上把非財務(wù)的指標(biāo)也納入到該模型中來，從而使模型中反映出的公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險具有全面性。

同時，財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型也存在著一定的局限性：首先是數(shù)據(jù)方面的局限性?；谥鞒煞址治龇?gòu)建的公立醫(yī)院財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型往往是根據(jù)現(xiàn)有的財務(wù)報表來建立的，財務(wù)數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性存在疑問。其次是財務(wù)指標(biāo)方面的局限性，其無法概括公立醫(yī)院經(jīng)營過程中其他有可能導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)的非財務(wù)因素。再次是研究范圍的局限性。財務(wù)預(yù)警模型的建立是基于普遍性的前提，然而由于各公立醫(yī)院自身實(shí)際情況的不同，使得該模型缺乏針對性。

財務(wù)風(fēng)險建模范文第4篇

[關(guān)鍵詞]：ARIMA 時間序列分析 Z評分模型

一、引言

Z值模型是目前在財務(wù)危機(jī)預(yù)警分析中最常采用的一種經(jīng)典模型。該理論是Edward Altman 通過對美國1945年至1965年間的33家破產(chǎn)企業(yè)（制造業(yè)）和同樣數(shù)量的非破產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行充分研究后，于1968年發(fā)表的研究結(jié)論。他從20多個財務(wù)指標(biāo)中綜合出4至5個變量，通過加權(quán)匯總，產(chǎn)生總判別分Z值，將其與臨界值對比來預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機(jī)。一般只是將Z值計算出來進(jìn)行企業(yè)的風(fēng)險預(yù)測，由于每個企業(yè)的Z值也是時間序列，利用ARIMA模型對Z值進(jìn)行進(jìn)一步分析，預(yù)測企業(yè)未來Z值的大小，從而可以進(jìn)一步達(dá)到風(fēng)險預(yù)警的效果。

在國內(nèi)，許多學(xué)者都將Z評分模型應(yīng)用于我國上市企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險實(shí)證研究，也有許多學(xué)者將ARIMA模型成功運(yùn)用于對于一些金融時間序列的預(yù)測。由于Z評分模型對我國上市的公司在財務(wù)風(fēng)險預(yù)警方面具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義，因此筆者將以中國石油天然氣集團(tuán)為例，進(jìn)行Z評分模型的應(yīng)用。

二、模型設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)計

ARIMA模型由于不需要對時間序列的發(fā)展模式作先驗的假設(shè)，而且可以反復(fù)修改與識別，直到獲得較為理想的模型。因此，將ARIMA模型適用于企業(yè)的Z評分非平穩(wěn)時間序列，預(yù)測企業(yè)未來的Z評分?jǐn)?shù)值，可以認(rèn)為是一種大膽的嘗試。

1、ARIMA模型的基本思想

ARIMA模型的基本思想是：將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機(jī)序列。以時間序列的自相關(guān)分析為基礎(chǔ)，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個序列。

2、ARIMA模型預(yù)測的基本程序

（1）根據(jù)序列圖對平穩(wěn)性進(jìn)行識別。如果時間序列不是平穩(wěn)序列，則需對非平穩(wěn)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。

（2）模型的識別和定階。根據(jù)時間序列模型的識別規(guī)則，建立相應(yīng)的模型。

（3）進(jìn)行參數(shù)估計，檢驗是否具有統(tǒng)計意義

（4）進(jìn)行假設(shè)檢驗，診斷殘差序列是否為白噪聲。自噪聲說明一個時問序列中有用的信息已經(jīng)被提取完畢了，剩下的全是隨機(jī)擾動，是無法預(yù)測和使用的。如果殘差序列通過了白噪聲檢驗，則建模就可以終止了，因為沒有信息可以繼續(xù)提取，否則就需要修改模型或者進(jìn)一步提取。

（5）利用已通過檢驗的模型進(jìn)行預(yù)測分析。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文所有數(shù)據(jù)來自中石油集團(tuán)的官方統(tǒng)計年報、半年報和季報。由于中石油是2007年11月5日在上海證券交易所上市。計算各季度Z分值的原始數(shù)據(jù)見表1所示。

三、ARIMA模型對中石油Z分值的建模分析

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過圖1可以看出：2007年至2011年個季度中石油集團(tuán)的Z分值的時間序列圖。通過對時間序列圖進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)中石油的Z分值有非常明顯的線性下降趨勢，則可初步判斷它是一個非平穩(wěn)的時間序列。

對于含有線性下降趨勢的時間序列，一般都是通過取一階差分來消除線性趨勢使其平穩(wěn)化。一階差分后發(fā)現(xiàn)在1%的置信水平下能夠通過單位根檢驗，所以一階差分可以使其平穩(wěn)。這意味著對中石油的Z分值經(jīng)過一次差分后可以建立ARMA（p，q）模型。

（二）模型識別和定階

模型識別就是確定時間序列分析時應(yīng)用AR（p）模型、MA（q）模型還是ARMA（p，q）模型。Box-Jenkins的模型識別方法，是根據(jù)自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）來確定模型的形式，其識別標(biāo)準(zhǔn)見表2。

根據(jù)一階差分序列自相關(guān)、偏自相關(guān)圖3所示，結(jié)合圖3可知取p=1，q=1時對應(yīng)的AIC值最小，故最終確定p=1，q=1。由此，ARIMA（p，d，q）可確定為ARIMA（1，1，1）。

（三）ARIMA（1，1，1）模型的檢驗

本步驟在于對模型的殘差序列做白噪聲檢驗，如果殘差序列非白噪聲序列，則殘差序列仍存在未提取的有用的信息，模型需要進(jìn)一步改進(jìn)和修正；如果殘差序列的樣本自相關(guān)系數(shù)都在隨機(jī)區(qū)間內(nèi)，也就是所沒有任何自相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上比較顯著，則認(rèn)為殘差序列是純隨機(jī)的，模型得以檢驗。

圖4給出了殘差序列的樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)，可以看出殘差序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都落入隨機(jī)區(qū)間內(nèi)，沒有出現(xiàn)明顯的趨勢特征，所以，我們可初步判斷ARIMA（1，1，1）模型對中石油的Z分值序列的擬合程度是比較好的，另外，殘差序列從滯后3階開始自相關(guān)函數(shù)相應(yīng)的概率值P都在0.1以上，樣本自回歸函數(shù)也都在95%的置信區(qū)間以內(nèi)，因此不能拒絕原假設(shè)，于是ARIMA（1，1，1）模型估計結(jié)果的殘差序列是白噪聲序列，殘差信息基本上已經(jīng)被完全提取。

（四）中石油2012年Z分值預(yù)測

利用模型進(jìn)行擬合預(yù)測，結(jié)果如表3、表4所示。表3給出了2011年各季度的Z分值預(yù)測數(shù)值，從中可以看出，預(yù)測相對誤差在0.98%到10.34%之間波動，2011年個季度Z值的平均相對誤差僅為2.7%，這表明模型預(yù)測效果較好，可用于預(yù)測中石油未來的Z分值。

利用該模型對中石油2012年各季度的Z值進(jìn)行預(yù)測，見表3。預(yù)測結(jié)果表明：中石油的Z分值將在年初上漲之后一直是下降趨勢，意味著中石油的財務(wù)風(fēng)險將有進(jìn)一步惡化的趨勢，但Z分值仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于安全臨界值。

五、結(jié)論與總結(jié)

本文將Z評分模型與ARIMA模型相結(jié)合，可以更好的進(jìn)行企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警，可以達(dá)到未雨綢繆的效果。鑒于報表季度數(shù)據(jù)有限，時間序列樣本較少，可能會影響預(yù)測的準(zhǔn)確性。

根據(jù)預(yù)測，中石油的Z分值在2012年在第一個季度會有所好轉(zhuǎn)，但全年仍然是一個下降的趨勢，也意味著中石油的財務(wù)風(fēng)險將進(jìn)一步惡化，歸其原因，主要是其流動負(fù)債遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于流動資產(chǎn)，造成凈營運(yùn)資本為負(fù)所帶來的償債能力風(fēng)險。所以，中石油在未來的經(jīng)營過程中要注意防范在這方面風(fēng)險，增加流動資產(chǎn)，同時減少流動負(fù)債，使企業(yè)資產(chǎn)保持一個較好的流動性。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱葉.公司金融（第二版）[M]北京：北京大學(xué)出版社，2009.453-457.

財務(wù)風(fēng)險建模范文第5篇

關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)板；財務(wù)風(fēng)險；Z評分模型

中圖分類號：F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-0017-2012（10）-0024-05

一、研究綜述

（一）對財務(wù)風(fēng)險界定的相關(guān)研究文獻(xiàn)。國外的研究一般以破產(chǎn)作為確定企業(yè)進(jìn)入財務(wù)風(fēng)險的標(biāo)志。如Beaver（1966）等學(xué)者的觀點(diǎn)，實(shí)質(zhì)上是把財務(wù)危機(jī)基本視同企業(yè)破產(chǎn)，即法定破產(chǎn)。而Altman（1990）綜合了學(xué)術(shù)界對財務(wù)危機(jī)的定義，認(rèn)為財務(wù)危機(jī)有四種情況：經(jīng)營失敗、無償付能力、違約、破產(chǎn)。我國學(xué)者對財務(wù)危機(jī)的界定一般是以上市公司因財務(wù)狀況異常被特別處理作為上市公司財務(wù)危機(jī)的標(biāo)志。例如陳靜（1999）、張玲（2000）、陳曉、陳治鴻（2000）、吳世農(nóng)、盧賢義（1999）等人在對我國上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)測的實(shí)證研究中，均以上市公司財務(wù)狀況異常被特別處理，即ST作為界定上市公司財務(wù)危機(jī)的標(biāo)志。

（二）對財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的相關(guān)研究文獻(xiàn)。國外對財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究已經(jīng)較多，主要有下列幾種：單變量預(yù)警模型，如Fitzpat rick（1932）和Beaver（1966）；多變量預(yù)警模型，如Altman（1968）的Z-Score模型、Altman等（1977）建立Zeta模型、Ohlson（1980）和Zavgren（1985）等運(yùn)用的Logistic模型；非統(tǒng)計模式預(yù)警模型，如Tam和Kiang（1992），Ahman和Varetto等（1994）；混合模式模型，如FengYuLin（2001）和Kiang（1992）等。我國學(xué)者的研究始于上世紀(jì)80年代中期，吳世農(nóng)、黃世忠（1986）曾撰文介紹企業(yè)破產(chǎn)的財務(wù)分析指標(biāo)及預(yù)測模型；周首華、楊濟(jì)華和王平（1996）建立了F分?jǐn)?shù)模型等。

（三）對我國創(chuàng)業(yè)板公司現(xiàn)狀及風(fēng)險的分析。聞岳春（2010）分析了我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的治理特點(diǎn)及特殊需求：家族色彩濃厚致使決策效率低，監(jiān)督與制衡機(jī)制缺失較嚴(yán)重，主業(yè)單一且輕資產(chǎn)特征顯著以及外部治理作用小，在此基礎(chǔ)上從內(nèi)部外部治理兩個角度探討了我國創(chuàng)業(yè)板公司治理制度的對策；彭紫云（2010）概括了創(chuàng)業(yè)板市場的基本特征，并對創(chuàng)業(yè)板市場的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了分析，認(rèn)為創(chuàng)業(yè)板市場財務(wù)風(fēng)險成因來源于以下主要方面：降低了上市公司標(biāo)準(zhǔn)、放松信息披露要求、股票拋售壓力大、放松了對股東人數(shù)和公眾最低持股量的要求以及保薦制度松弛等。

二、財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究的假設(shè)前提和樣本選取

財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究的假設(shè)前提是：第一，財務(wù)風(fēng)險的定義假設(shè)。本文將Z評分模型評分值小于3，且成長性大幅降低，凈資產(chǎn)收益率低于資本成本的上市公司定義為財務(wù)風(fēng)險公司，最終確定為風(fēng)險組創(chuàng)業(yè)板上市公司。第二，假設(shè)上市公司的會計報表是基本真實(shí)的。第三，財務(wù)風(fēng)險類上市公司與財務(wù)正常類上市公司在某些財務(wù)指標(biāo)上是具有差異的，一個財務(wù)正常的公司在轉(zhuǎn)變?yōu)樨攧?wù)風(fēng)險公司時，某些財務(wù)指標(biāo)會發(fā)生變化。

本文結(jié)合Z評分模型相關(guān)理論及應(yīng)用，對創(chuàng)業(yè)板上市公司的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行分析，其中Z評分模型及系數(shù)定義1如下：

Z= 1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.999*X5 （1）

其中X1：流動資本/總資產(chǎn)（WC/TA），X2：留存收益/總資產(chǎn)（RE/TA），X3：息前、稅前收益/總資產(chǎn)（EBIT/TA），X4：股權(quán)市值/總負(fù)債賬面值（MVE/TL），X5：銷售收入/總資產(chǎn)（S/TA）。

風(fēng)險的臨界值Z=2.675，如果Z

本文通過Z分?jǐn)?shù)模型分析計算出國內(nèi)創(chuàng)業(yè)板上市公司分值并排序，結(jié)合成長性、凈資產(chǎn)收益率與資本成本等指標(biāo)，從277家2創(chuàng)業(yè)板企業(yè)中篩選出財務(wù)風(fēng)險企業(yè)26家。由于本文主要通過將風(fēng)險公司與非風(fēng)險公司相比較來探討危機(jī)公司的困境特征，因此與財務(wù)風(fēng)險企業(yè)相對的非財務(wù)風(fēng)險樣本選取采用配對樣本設(shè)計方法，共選出26家非風(fēng)險公司，配對原則如下：

同行業(yè)。對每個風(fēng)險公司選擇一個行業(yè)相近的非風(fēng)險公司，主要是為了消除行業(yè)因素對研究結(jié)論的影響。因為一些統(tǒng)計資料以及研究結(jié)論表明，不同行業(yè)的財務(wù)指標(biāo)有很大的差異。

規(guī)模相似。對每個風(fēng)險公司選擇一個資產(chǎn)規(guī)模相近的非風(fēng)險公司（差異在10%之內(nèi)），主要是為了增強(qiáng)非資產(chǎn)財務(wù)項目在風(fēng)險公司與非風(fēng)險公司之間的可比性。一般來說，資產(chǎn)規(guī)模不同，公司財務(wù)項目及現(xiàn)金流量項目都會不同，在這種情況下就無法比較其財務(wù)項目及現(xiàn)金流量項目。依據(jù)以上原則選取創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)風(fēng)險組和非風(fēng)險組樣本如表1。

三、創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）財務(wù)評價指標(biāo)的選取原則。第一，相關(guān)性。即從評價內(nèi)容來看，該指標(biāo)確實(shí)能反映有關(guān)的內(nèi)容，不將與評價指標(biāo)對象、評價內(nèi)容無關(guān)的指標(biāo)選擇進(jìn)來。第二，全面性。即選擇的指標(biāo)要盡可能覆蓋評價的內(nèi)容，如果有所遺漏，評價就會失去偏差。所選的指標(biāo)要確實(shí)能反映要評價的內(nèi)容，雖然不是全部，但代表了某一個側(cè)面。第三，可操作性。有些指標(biāo)雖然很合適，但無法得到，就不切合實(shí)際，缺乏可操作性。評價在一定的意義下就是憑借一些可以直接觀察、測量的指標(biāo)去推斷不可觀察、測量的性能。

（二）創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。根據(jù)以上對主板某些財務(wù)指標(biāo)的分析以及創(chuàng)業(yè)板市場所具有的獨(dú)特性，本文初步擬建了一個適合創(chuàng)業(yè)板的財務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系，指標(biāo)匯總?cè)绫?。

四、建立模型

（一）獨(dú)立樣本T檢驗。首先分組并利用模型組公司的11個財務(wù)指標(biāo)在財務(wù)危機(jī)發(fā)生前的第1年到第2年的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差等描述性統(tǒng)計變量，比較財務(wù)風(fēng)險公司和非財務(wù)風(fēng)險公司在這兩組的11個財務(wù)指標(biāo)在各年的平均值是否具有顯著性差異，采用SPSS軟件中的獨(dú)立樣本T檢驗方法來分析。建模組如表3，結(jié)果如表4所示。

統(tǒng)計方法如下：針對同一財務(wù)指標(biāo)變量而言，當(dāng)兩組樣本具備方差齊性時，采用的T統(tǒng)計量是：

根據(jù)上述統(tǒng)計方法，經(jīng)過SPSS軟件分析，結(jié)果總結(jié)如表4所示。

（二）建立Logistic模型。Logistic回歸方法主要是用來預(yù)測二值響應(yīng)變量或者次序變量的值，其回歸結(jié)果不是連續(xù)變量，本文所運(yùn)用的是對二分類因變量進(jìn)行回歸建模的Logistic回歸模型，即“非0即1”。例如本文中，如果定義為財務(wù)風(fēng)險企業(yè)Y=1，非財務(wù)風(fēng)險企業(yè)Y=0。Y在特定的情況下（例如Y=1）發(fā)生的概率大小用P表示，P=Prob（Y=1/X），P可以由以下Logistic回歸方程4式得到：

其中X表示一組自變量，b是一組與X對應(yīng)的回歸系數(shù)，a是模型的截距，a和b都是待估計的參數(shù)。在得到a和b的參數(shù)估計后，某一種特定情況發(fā)生的概率就可以通過以下等式5得到：

本文利用上述三個指標(biāo)作為參數(shù)，判斷公司是否處于財務(wù)風(fēng)險狀態(tài)，其中自變量X選取如表5。

以X1，X2，X4，X6，X7，X8，X9為變量，財務(wù)風(fēng)險企業(yè)=1，正常企業(yè)=0，是否風(fēng)險為分類變量，使用SPSS進(jìn)行二元邏輯值回歸分析3，t-1年分析結(jié)果如表6。

根據(jù)表6中回歸結(jié)果，可以得到t-1年的Logistic回歸方程如6式所示：

一般情況下取上市公司發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的概率為0.5，當(dāng)概率大于0.5時，認(rèn)為該企業(yè)存在財務(wù)風(fēng)險，當(dāng)概率小于0.5時，認(rèn)為該企業(yè)沒有財務(wù)風(fēng)險。

同時，使用SPSS中對t-2年指標(biāo)進(jìn)行二元邏輯值回歸分析?？梢缘玫絫-2年的Logistic回歸方程如7式所示：

第t-3年由顯著性分析發(fā)現(xiàn)，財務(wù)風(fēng)險企業(yè)與非風(fēng)險企業(yè)的差異是非常小的，本文認(rèn)為第三年的模型分析效果很弱。

五、檢驗?zāi)Ｐ图敖Y(jié)論分析

（一）模型檢驗。本文采用的檢驗樣本如表7。將各個上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)分別代入t-1年和t-2年的Logistic回歸模型公式6和公式7中進(jìn)行計算P值，分別得到t-1年的結(jié)果和t-2年的結(jié)果。

通過檢驗可知，在t-1年，對非風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為92.308%，而對于風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率僅為 84.615%。在t-2年，對非風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為84.615%，而對于風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率僅為76.923%。

（二）結(jié)論分析。本文建立的模型在t-2年對非風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為84.615%，對風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為76.923%，在t-1年對非風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為92.308%，對風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率為84.615%。因此可以看出，與對非風(fēng)險企業(yè)的正確判斷率相比，模型對風(fēng)險企業(yè)的判斷力相對較弱，但隨著風(fēng)險發(fā)生的臨近，風(fēng)險的識別能力加強(qiáng)，正確判斷率提高，由實(shí)際數(shù)據(jù)檢測可以看出，模型是有效的。

參考文獻(xiàn)

[1]Chaplinsky S，Ramchand L. From Listing to Delisting：Foreign Firms'Entry and Exit from the US.Uni-versity of Virginia：Working Paper，2008，pp.1～19.

[2]Dobbs M，Hamilton R.T. Small business growth：Recent evidence and new directions.International Journal of Entrepre-neurial Behaviour&Research，13（5），2007，pp.296～322.

[3]Kwangmin Park，SooCheong（Shawn） Jang. Finn Growth Patterns：Examining the Associations with Firm Size and Internationalization.International Journal of Hospitality Management，29（3），2010，pp.368～377.